Browsing by Author "Ventura, Paulo J.C."
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- Adaptação local da Abelha Ibérica (Apis mellifera iberiensis): uma experiência de translocação recíprocaPublication . Lopes, Ana; Neves, Cátia J.; Ventura, Paulo J.C.; Vilas-Boas, Miguel; Rodrigues, Pedro João; Perez, Fernando; Garnery, Lionel; Biron, David G.; Pinto, M. AliceNa Europa, várias experiências de translocação recíproca com diferentes subespécies de abelha melífera (Apis mellifera L.) têm demonstrado a existência de adaptação local, sobretudo quando a pressão de selecção é mais forte devido, por exemplo, a novas doenças e parasitas, agroquímicos, ou rápidas mudanças climáticas. Contudo, até agora nenhum desses estudos abrangeu a subespécie da Península Ibérica, Apis mellifera iberiensis. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar a existência de adaptação local em A. m. iberiensis. Em 2015 foram instalados dois apiários, com 36 colónias cada, em dois extremos latitudinais de Portugal: Bragança e Vila do Bispo. As 36 colónias (18 da origem Bragança e 18 da origem Algarve) foram avaliadas para várias características durante um ano. Entre as características avaliadas incluem-se o número de alvéolos com mel, produção de mel, e o peso mensal das colónias. Na análise destas características foram usadas duas abordagens: (i) comparação entre as duas origens no mesmo apiário e (ii) comparação da mesma origem entre os dois apiários. Os resultados indicam que embora as três características possam sugerir uma interação genótipo-ambiente, apenas a produção de mel e o peso da colónia demostraram adaptação local, uma vez que as abelhas locais tiveram um melhor desempenho no seu apiário de origem. Adicionalmente, verificou-se que as diferenças entre as duas origens foram mais evidentes no ambiente considerado menos hostil (Vila do Bispo), onde cada colónia pode expressar todo o seu potencial genético.
- Apiário teste do SMARTBEES instalado e avaliado pelo Instituto Politécnico de Bragança: resultados de um ano de avaliaçãoPublication . Neves, Cátia J.; Ventura, Paulo J.C.; Uzunov, Aleksandar; Büchler, Ralph; Bienefeld, Kaspar; Pinto, M. AliceO projecto Europeu FP7 intitulado “Gestão sustentável de populações resilientes de abelha melífera” (“Sustainable Management of Resilient Bee Populations”), com o acrónimo “SMARTBEES”, teve início a 1 de novembro de 2014. As atividades de investigação do SMARTBEES abrangem toda a Europa e estão distribuídas por nove Ações. A Ação 6, intitulada “Testes de campo e seleção de populações locais de abelhas” (“Field testing and selection of local bee populations”) e coordenada pelo Instituto da Abelha em Kirchhain, Alemanha, é particularmente interessante para os apicultores de toda a Europa. No âmbito da Ação 6 estão a ser testadas colónias de diferentes subespécies Europeias relativamente às características apícolas tradicionais as quais incluem a produção de mel, a docilidade e o enxameamento. Para além destas, estão também a ser avaliadas características associadas à resistência à varroa, incluindo comportamento higiénico, comportamento de “grooming”, e VSH (“Varroasensitive hygiene”), entre outras. A colaboração de Portugal na Ação 6 teve início no outono de 2015 com a instalação de quatro apiários teste (Nisa, Leria, Castelo Branco e Bragança). Neste artigo são apresentados os resultados obtidos no período de outubro de 2015 a setembro 2016, no apiário teste do Instituto Politécnico de Bragança (IPB).
- Assessment of honey bee cells using deep learningPublication . Alves, Thiago da Silva; Ventura, Paulo J.C.; Neves, Cátia J.; Candido Junior, Arnaldo; Paula Filho, Pedro L. de; Pinto, M. Alice; Rodrigues, Pedro JoãoTemporal assessment of honey bee colony strength is required for different applications in many research projects. This task often requires counting the number of cells with brood and food reserves multiple times a year from images taken in the apiary. There are thousands of cells in each frame, which makes manual counting a time-consuming and tedious activity. Thus, the assessment of frames has been frequently been performed in the apiary in an approximate way by using methods such as the Liebefeld. The automation of this process using modern imaging processing techniques represents a major advance. The objective of this work was to develop a software capable of extracting each cell from frame images, classify its content and display the results to the researcher in a simple way. The cells’ contents display a high variation of patterns which added to light variation make their classification by software a challenging endeavor. To address this challenge, we used Deep Neural Networks (DNNs) for image processing. DNNs are known by achieving the state-of-art in many fields of study including image classification, because they can learn features that best describe the content being classified, such as the interior of frame cells. Our DNN model was trained with over 60,000 manually labeled images whose cells were classified into seven classes: egg, larvae, capped larvae, honey, nectar, pollen, and empty. Our contribution is an end-to-end software capable of doing automatic background removal, cell detection, and classification of its content based on an input image. With this software the researcher is able to achieve an average accuracy of 94% over all classes and get better results compared with approximation methods and previous techniques that used handmade features like color and texture.
- Automatic detection and classification of honey bee comb cells using deep learningPublication . Alves, Thiago da Silva; Pinto, M. Alice; Ventura, Paulo J.C.; Neves, Cátia J.; Biron, David G.; Candido Junior, Arnaldo; Paula Filho, Pedro L. de; Rodrigues, Pedro JoãoIn a scenario of worldwide honey bee decline, assessing colony strength is becoming increasingly important for sustainable beekeeping. Temporal counts of number of comb cells with brood and food reserves offers researchers data for multiple applications, such as modelling colony dynamics, and beekeepers information on colony strength, an indicator of colony health and honey yield. Counting cells manually in comb images is labour intensive, tedious, and prone to error. Herein, we developed a free software, named DeepBee©, capable of automatically detecting cells in comb images and classifying their contents into seven classes. By distinguishing cells occupied by eggs, larvae, capped brood, pollen, nectar, honey, and other, DeepBee© allows an unprecedented level of accuracy in cell classification. Using Circle Hough Transform and the semantic segmentation technique, we obtained a cell detection rate of 98.7%, which is 16.2% higher than the best result found in the literature. For classification of comb cells, we trained and evaluated thirteen different convolutional neural network (CNN) architectures, including: DenseNet (121, 169 and 201); InceptionResNetV2; InceptionV3; MobileNet; MobileNetV2; NasNet; NasNetMobile; ResNet50; VGG (16 and 19) and Xception. MobileNet revealed to be the best compromise between training cost, with ~9 s for processing all cells in a comb image, and accuracy, with an F1-Score of 94.3%. We show the technical details to build a complete pipeline for classifying and counting comb cells and we made the CNN models, source code, and datasets publicly available. With this effort, we hope to have expanded the frontier of apicultural precision analysis by providing a tool with high performance and source codes to foster improvement by third parties (https://github.com/AvsThiago/DeepBeesource).
- BEEHOPE: um projeto de conservação das subespécies nativas de abelha da Europa Ocidental (linhagem M) à escala EuropeiaPublication . Neves, Cátia J.; Vilas-Boas, Miguel; Rodrigues, Pedro João; Ventura, Paulo J.C.; Legout, Hélène; Douarre, Vincent; Houte, Sylvie; Odoux, Jean F.; Estonba, Andone; Miguel, Irati; Montes, Iratxe; Sime-Ngando, Télesphore; Dealbac, Frédéric; Labat, Jean-Charles; Champin, Luc; Colombet, Jonathan; Guyot, Samuel; Mallet, Noel; Grenier, Claude; Biron, David G.; Garnery, Lionel; Pinto, M. AliceA abelha melífera, Apis mellifera L., é um organismo extremamente importante em termos económicos, agrícolas e ambientais pois presta um serviço ecossistémico essencial, como é o caso da polinização. Porém, um número crescente de factores tem ameaçado este organismo chave, incluindo a introdução de novos parasitas e predadores, a perda e fragmentação de habitat, a má nutrição, as alterações climáticas, os agroquímicos e a perda de diversidade genética. Em adição ao declínio mundial das populações de abelha melífera, a distribuição das subespécies nativas da Europa tem sido crescentemente ameaçada pelo comércio de abelhas de subespécies exóticas e até de linhas genéticas artificiais (e.g. buckfast). O comércio de abelhas tem conduzido não só ao estabelecimento de colónias inadaptadas e mantidas artificialmente, como também à introdução dos seus parasitas, com as consequências nefastas que daí advém. Vários estudos genéticos conduzidos na Europa têm revelado que muitas populações nativas de abelha melífera estão adaptadas ao clima e flora local. Essas populações são interessantes para serem estudadas e preservadas num contexto de uma apicultura sustentável. O projeto BEEHOPE, financiado pela BiodivERsA ERA-Net, pretende estabelecer, ao longo de um gradiente Norte/Sul, diversos apiários para a conservação do fundo genético das populações nativas de abelha melífera da Europa Ocidental. Estes apiários de conservação terão como missão: (i) servir de base à caracterização da diversidade genética e eco-etológica das abelhas da linhagem da Europa Ocidental (M), (ii) preservar a diversidade genética dessas populações, (iii) constituir uma reserva de diversidade para a indústria apícola e apicultores, (iv) servir para estudar o impacto da abelha domesticada na manutenção da diversidade florística local, e (v) servir de base à utilização da abelha como um bio-coletor e como bio-indicador da qualidade ambiental. Nesta comunicação o projeto BEEHOPE será apresentado, dando-se especial enfase à componente que está a ser desenvolvida em Portugal.
- BEEHOPE: um projeto de conservação das subespécies nativas de abelha da Europa Ocidental (linhagem M) à escala EuropeiaPublication . Neves, David; Vilas-Boas, Miguel; Rodrigues, Pedro João; Ventura, Paulo J.C.; Legout, Hélène; Douarre, Vincent; Houte, Sylvie; Odoux, Francois; Estonba, Andone; Miguel, Irati; Montes, Iratxe; Sime-Ngando, Télesphore; Dealbac, Frédéric; Labat, Jean-Charles; Champin, Luc; Colombet, Jonathan; Guyot, Samuel; Mallet, Noel; Grenier, Claude; Biron, David G.; Garnery, Lionel; Pinto, AliceO projeto BEEHOPE, com o título original “Honeybee conservation centres in western Europe - an innovative strategy using sustainable beekeeping to reduce honeybee decline”, foi um dos 10 aprovados na área da biodiversidade do 5º concurso transnacional (2013-2014) BiodivErsA/FACCE-JPI (http://www.biodiversa.org/766), subordinado ao tema “Promover sinergias e reduzir o compromisso entre o abastecimento de alimentos, biodiversidade e serviços dos ecossistemas”. A diversidade nativa das populações de abelha melífera (Apis mellifera) da linhagem da Europa ocidental (M) tem vindo a ser crescentemente ameaçada pela introdução massiva de colónias da linhagem da Europa oriental (C, onde se incluem as subespécies A. m. ligustica, A. m. carnica, A. m. macedónica etc.), e também por outros fatores bióticos (Varroa e vírus associados, Nosema etc.) e abióticos (pesticidas, perda e fragmentação de habitat, alterações climáticas etc.). É neste contexto que surge o projeto BEEHOPE, o qual tem por objetivo último contribuir para a conservação da diversidade genética das populações de abelha melífera da linhagem M.
- Classificação do conteúdo de favos em quadros de colmeias usando Deep LearningPublication . Alves, Thiago da Silva; Ventura, Paulo J.C.; Neves, Cátia J.; Pinto, M. Alice; Candido Junior, Arnaldo; Paula Filho, Pedro L. de; Rodrigues, Pedro JoãoNo âmbito de várias tarefas da investigação apícola, existe uma que obriga o investigador a classificar e contar o conteúdo de cada favo em cada quadro da colmeia. Esta tarefa tem por objetivo analisar e controlar a progressão da criação, de abelhas, e de reservas, o que implica repeti-la múltiplas vezes a cada ano. Cada quadro contém milhares de favos o que leva a que a contagem, na maior parte dos casos, seja feita de forma aproximada. Os favos podem conter: pupas (criação fechada), larvas em diferentes fases de maturação, mel, néctar, pólen, ovos, ou então podem estar vazios. A automatização deste processo, com o auxílio de um sistema computacional, representa uma importante evolução na referida tarefa. O presente trabalho aborda a classificação automática do conteúdo de favos a partir de imagens digitais. Arquiteturas neuronais de Deep Learning têm mostrado um bom potencial a classificar padrões que exibem elevada variabilidade visual. Assim, a utilização deste método de aprendizagem máquina adequa-se à complexidade e variabilidade visual dos padrões apresentados pelas imagens dos favos. No modelo desenvolvido neste trabalho foi utilizada a arquitetura neuronal GoogleNet. Esta foi treinada utilizando 63344 imagens anotadas e separadas nas sete classes referidas. A taxa média de acerto do modelo sobre o conjunto de validação foi de 94% o que melhora substancialmente o resultado obtido com técnicas clássicas (SVM - 76%). Este estudo foi financiado pelo projeto BEEHOPE através do concurso conjunto 2013-2014 BiodivErsA/FACCE-JPI pela FCT (Portugal), CNRS (França) e MEC (Espanha).
- Comparison of Iberian honey bee colony variables continuously monitored with thermo-hygro-buttons and electronic scales set up in two latitudinal extremes of PortugalPublication . Neves, Cátia J.; Rodrigues, Pedro João; Pérez-Rodríguez, Fernando; Vilas-Boas, Miguel; Ventura, Paulo J.C.; Chávez-Galarza, Julio; Garnery, Lionel; Biron, David G.; Pinto, M. AliceHoney bee colony data collected continuously together with climate data are of great importance because they provide the opportunity to understand colony phenology. Continuous monitoring of honey bee colonies initiated long time ago with Gates (1914) and Hambleton (1925), when they assessed weather effects on hive weight using mechanical scales. Currently, the study of colony dynamics has been intensified with development of new technologies such as electronic scales, hygro-buttons, thermo-buttons, and computer-assisted digital image analysis of brood combs. Studies of colony dynamics are of great interest in Portugal because of large climatic (and flora) differences between the two latitudinal extremes and because of distinct genetic backgrounds of the native subspecies, Apis mellifera iberiensis (Pinto et al. 2013). In this study we will compare the temporal dynamics of colony weight and nest temperature and humidity of 12 colonies, which have been continuously monitored since July of 2015 with electronic scales and thermo-hygro-buttons, set up in apiaries located in two latitudinal extremes of Portugal. These colony variables will be correlated with climatic data (temperature, humidity, wind speed, and rain) obtained from automatic weather stations installed in the two apiaries. This research is funded through the 2013-2014 BiodivERsA/FACCE-JPI Joint call for research proposals, with the national funders FCT (Portugal), CNRS (France), and MEC (Spain).
- Comparison of Iberian honey bee colony variables continuously monitored with thermo-hygro-buttons and electronic scales set up in two latitudinal extremes of PortugalPublication . Neves, Cátia J.; Rodrigues, Pedro João; Vilas-Boas, Miguel; Ventura, Paulo J.C.; Garnery, Lionel; Biron, David G.; Pinto, AliceHoney bee colony data collected continuously together with climate data are of great importance because they provide the opportunity to understand colony phenology. Continuous monitoring of honey bee colonies initiated long time ago with Gates (1914) and Hambleton (1925), when they assessed weather effects on hive weight using mechanical scales. Currently, the study of colony dynamics has been intensified with development of new technologies such as electronic scales, hygro-buttons, thermo-buttons, and computer-assisted digital image analysis of brood combs. Studies of colony dynamics are of great interest in Portugal because of large climatic (and flora) differences between the two latitudinal extremes and because of distinct genetic backgrounds of the native subspecies, Apis mellifera iberiensis (Pinto et al. 2013). In this study we will compare the temporal dynamics of colony weight and nest temperature and humidity of 12 colonies, which have been continuously monitored since July of 2015 with electronic scales and thermo-hygro-buttons, set up in apiaries located in two latitudinal extremes of Portugal. These colony variables will be correlated with climatic data (temperature, humidity, wind speed, and rain) obtained from automatic weather stations installed in the two apiaries. This research is funded through the 2013-2014 BiodivERsA/FACCE-JPI Joint call for research proposals, with the national funders FCT (Portugal), CNRS (France), and MEC (Spain).
- Contributo para a caracterização do perfil da produção de pólen apícola no Nordeste de PortugalPublication . Ventura, Paulo J.C.; Pires, Sancia; Sanchez, JoséNa região do Nordeste Transmontano, foi analisada a produção de pólen apícola em dois períodos de floração distintos, de 15 a 31 de Maio de 2009, no pico de floração das estevas (Cistus sp.) e de 15 a 30 de Junho de 2009 no pico de floração do castanheiro (Castanea sativa), através do uso de colectores de pólen em sistema contínuo durante 15 dias. O objectivo deste estudo foi quantificar e qualificar o pólen apícola produzido nesta região através da monitorização polínica de colmeias de modelo Langstroth albergando colónias de abelhas Apis mellifera iberiensis. Esta monitorização foi realizada pela análise de amostras de pólen curbicular recolhidas diariamente, em cada colmeia ao nível de armadilhas “capta-pólen” do tipo frontal e de plástico, colocados no bloco de entrada. A amostragem consistiu em escolher as 3 melhores colónias (colmeias com mais de 5 quadros de criação) de 4 apiários distribuídos por 3 freguesias do concelho de Bragança.